2003031106-何国飞-Python数据分析第四周作业-第二次作业

项目	内容
课程班级博客链接	20级数据班（本）
这个作业要求链接	python数据分析第四周作业
博客名称	2003031106—何国飞—Python数据分析第四周作业—matplotlib
要求	每道题要有题目,代码(使用插入代码,不会插入代码的自己查资料解决，不要直接截图代码！！),截图（只截运行结果）。

 

 

 

 

 

 

 

拓展阅读的心得：

扩展阅读1：matplotlib常用设置

扩展阅读2：matplotlib进阶设置

心得：

扩展阅读1：

Matplotlib是Python中的绘图工具。介绍了Matplotlib的几个基本用法：

         （1）图像的大小设置

         （2）刻度和标注特殊设置

         （3）增加X轴与Y轴间的间隔，向右移动X轴标注一点点即可

         （4）移动刻度标注

         （5）保存绘制的图片

扩展阅读2：

为了在图表中能够显示中文和负号等，需要编写以下代码完成设置

plt.rcParams['font.sas-serig']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

在代码执行过程中，有两种方式更改参数：

• 使用参数字典(rcParams)
• 调用matplotlib.rc()命令 通过传入关键字元祖，修改参数

如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置，可以修改matplotlib的文件参数。可以用matplot.get_config()命令来找到当前用户的配置文件目录。

 

二、作业题目

1.课上例题，男女朋友的数量。

• 假设大家在30岁的时候,根据自己的实际情况,统计出来了从11岁到30岁每年交的女(男)朋友的数量如列表a,请绘制出该数据的折线图,以便分析自己每年交女(男)朋友的数量走势
• a = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]
• 要求: y轴表示个数 x轴表示岁数,比如11岁,12岁等

代码及截图

from matplotlib import pyplot as plt
#设置显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
plt.figure(figsize=(15,8),dpi=72)
x=range(11,31)
y=[1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]
x_ticks=["{}岁".format(i)for i in x]
y_ticks=[range(10)]
plt.xticks(x[::1],x_ticks[::1])
plt.plot(x,y)
plt.xlabel("年龄")
plt.ylabel("个数")
plt.title("11-30岁每年交男（女）朋友个数")
plt.show()

 

 

 

2.销量统计

• 假如需要统计量一家店铺七月、八月上旬1-10日每天店铺产品销量个数，并进行销量趋势对比
• 七月销量：[20,50,30,5,10,55,23,33,41,22]
• 八月销量：[5,10,32,18,20,22,36,63,82,71]
• 绘制折线图，横轴为日期，纵轴为销量
• 代码及截图

  from matplotlib import pyplot as plt
  #设置显示中文
  plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'
  plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
  plt.figure(figsize=(15,8),dpi=60)
  x=range(1,11)
  y1=[20,50,30,5,10,55,23,33,41,22]
  y2=[5,10,32,18,20,22,36,63,82,71]
  x_ticks=["{}日".format(i) for i in x]
  y_ticks=[range(80)]
  plt.plot(x,y1,label="七月")
  plt.plot(x,y2,label="八月")
  plt.xlabel("日期")
  plt.ylabel("销售量")
  plt.title("七月、八月上旬1-10日每天店铺产品销量")
  plt.legend(['七月','八月'])
  plt.xticks(x[::1],x_ticks[::1])
  plt.grid()
  plt.show()